Unterschied zwischen Wahrscheinlichkeit und Statistik: Wahrscheinlichkeit vs. Statistik im Vergleich
Wahrscheinlichkeit vs Statistik
Wahrscheinlichkeit ist ein Maß für die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses, auftreten. Da die Wahrscheinlichkeit ein quantifiziertes Maß ist, muss es mit dem mathematischen Hintergrund entwickelt werden. Dieser mathematische Aufbau der Wahrscheinlichkeit wird speziell als Wahrscheinlichkeitstheorie bezeichnet. Statistik ist die Disziplin der Sammlung, Organisation, Analyse, Interpretation und Präsentation von Daten. Die meisten statistischen Modelle basieren auf Experimenten und Hypothesen, und die Wahrscheinlichkeit wird in die Theorie integriert, um die Szenarien besser zu erklären.
Mehr zur Wahrscheinlichkeit
Die einfache heuristische Anwendung des Wahrscheinlichkeitsbegriffs wird durch die Einführung axiomatischer Definitionen auf eine solide mathematische Grundlage gestellt. In diesem Sinne ist die Wahrscheinlichkeit das Studium der zufälligen Phänomene, wo es in den Zufallsvariablen, stochastischen Prozessen und Ereignissen zentralisiert ist.
In der Wahrscheinlichkeit wird eine Vorhersage basierend auf einem allgemeinen Modell gemacht, das alle Aspekte des Problems erfüllt. Dies ermöglicht die Quantifizierung der Unsicherheit und der Eintrittswahrscheinlichkeit von Ereignissen im Szenario. Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit aller möglichen Ereignisse in dem betrachteten Problem zu beschreiben.
Eine weitere Wahrscheinlichkeitsuntersuchung ist die Kausalität von Ereignissen. Die Bayes'sche Wahrscheinlichkeit beschreibt die Wahrscheinlichkeit früherer Ereignisse basierend auf der Wahrscheinlichkeit der durch die Ereignisse verursachten Ereignisse. Diese Form ist nützlich in der künstlichen Intelligenz, insbesondere in maschinellen Lerntechniken.
Mehr über Statistik
Die Statistik gilt als Zweig der Mathematik und als mathematischer Körper mit wissenschaftlichem Hintergrund. Aufgrund der empirischen Natur der Grundlagen und ihrer anwendungsorientierten Nutzung wird sie nicht als reines mathematisches Subjekt kategorisiert.
Statistics unterstützt Theorien zur Erfassung, Analyse und Interpretation von Daten. Die deskriptive Statistik und Inferenzstatistik können als eine große Division in der Statistik betrachtet werden. Deskriptive Statistik ist der Zweig der Statistik, der die Haupteigenschaften eines Datensatzes quantitativ beschreibt. Inferenzstatistik ist der Zweig der Statistik, der aus dem Datensatz, der aus einer Stichprobe gewonnen wird, Rückschlüsse auf die betroffene Population zieht, Stichproben-, Beobachtungs- und Stichprobenvarianten unterliegt.
Deskriptive Statistiken fassen die Daten zusammen, während inferenzielle Statistiken verwendet werden, um Prognosen und Vorhersagen generell über die Population zu erstellen, aus der die Stichprobe ausgewählt wurde.
Was ist der Unterschied zwischen Wahrscheinlichkeit und Statistik?
• Wahrscheinlichkeit und Statistik können als zwei entgegengesetzte oder zwei inverse Prozesse betrachtet werden.
• Mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung wird die Zufälligkeit oder Unsicherheit eines Systems anhand seiner Zufallsvariablen gemessen. Durch das entwickelte Gesamtmodell kann das Verhalten der einzelnen Elemente vorhergesagt werden. In der Statistik wird jedoch eine kleine Anzahl von Beobachtungen verwendet, um das Verhalten einer größeren Menge vorherzusagen, während in der Wahrscheinlichkeit zufällig begrenzte Beobachtungen aus der Population (der größere Satz) zufällig ausgewählt werden.
• Deutlicher lässt sich festhalten, dass mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitstheorie die allgemeinen Ergebnisse zur Interpretation einzelner Ereignisse verwendet werden können und die Eigenschaften der Population verwendet werden, um die Eigenschaften einer kleineren Menge zu bestimmen. Das Wahrscheinlichkeitsmodell liefert die Daten bezüglich der Bevölkerung.
• In der Statistik basiert das allgemeine Modell auf bestimmten Ereignissen, und anhand der Probeneigenschaften werden die Merkmale der Population abgeleitet. Das statistische Modell basiert ebenfalls auf den Beobachtungen / Daten.
